論文の概要: Multi-variant COVID-19 model with heterogeneous transmission rates using deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06834v1
• Date: Fri, 13 May 2022 18:02:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 05:10:49.525910
• Title: Multi-variant COVID-19 model with heterogeneous transmission rates using deep neural networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた多変種COVID-19モデル
• Authors: K.D. Olumoyin, A.Q.M. Khaliq, K.M. Furati
• Abstract要約: 我々は,B.1.617.2デルタ変種とSARS-CoV-2の伝送特性の違いを明らかにするために,サセプティブル・エフェクト・インフェクト・インフェクト・リカバード数学モデルを開発した。 ディープニューラルネットワークを利用し、深層学習アルゴリズムを開発し、各変種に対する時間変化の不均一伝送速度を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mutating variants of COVID-19 have been reported across many US states since 2021. In the fight against COVID-19, it has become imperative to study the heterogeneity in the time-varying transmission rates for each variant in the presence of pharmaceutical and non-pharmaceutical mitigation measures. We develop a Susceptible-Exposed-Infected-Recovered mathematical model to highlight the differences in the transmission of the B.1.617.2 delta variant and the original SARS-CoV-2. Theoretical results for the well-posedness of the model are discussed. A Deep neural network is utilized and a deep learning algorithm is developed to learn the time-varying heterogeneous transmission rates for each variant. The accuracy of the algorithm for the model is shown using error metrics in the data-driven simulation for COVID-19 variants in the US states of Florida, Alabama, Tennessee, and Missouri. Short-term forecasting of daily cases is demonstrated using long short term memory neural network and an adaptive neuro-fuzzy inference system.
• Abstract（参考訳）: 2021年以降、多くの米国州で変異型が報告されている。 新型コロナウイルス(COVID-19)との闘いにおいて、医薬品や非医薬品の緩和策の存在下で、各変種に対する時間変化の伝達速度の不均一性を研究することが義務づけられている。 我々は,B.1.617.2デルタ変種とSARS-CoV-2の伝送特性の違いを明らかにするために,サセプティブル・エフェクト・インフェクト・インフェクト・リカバード数学モデルを開発した。 モデルの有効性に関する理論的結果について論じる。 ディープニューラルネットワークを利用して、各変種に対する時間変動異種伝送率を学習する深層学習アルゴリズムを開発した。 このモデルのアルゴリズムの精度は、アメリカ合衆国フロリダ州、アラバマ州、テネシー州、ミズーリ州のcovid-19変種のデータ駆動シミュレーションでエラーメトリクスを用いて示される。 長期記憶神経ネットワークと適応型神経ファジィ推論システムを用いて, 日常症例の短期的予測を行った。

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